데이터 군집화(Clustering)는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정을 말합니다. 군집화는 데이터 마이닝, 통계 분석, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 활용되며, 비슷한 속성을 가진 데이터의 그룹을 찾는 데 사용됩니다.

군집화의 특징

• 비지도 학습(Unsupervised Learning): 데이터에 레이블이 없어도 군집화가 가능합니다.
• 유사성 기준: 군집화 알고리즘은 데이터 간의 유사성을 기준으로 군집을 형성합니다.
• 레이블 없음: 군집화는 미리 정의된 범주 없이 데이터를 그룹화합니다.

군집화의 종류

1. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)
2. K-평균 군집화(K-Means Clustering)
3. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
4. EM 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm)

각 군집화 알고리즘은 데이터의 특성과 목적에 따라 적합한 방법을 선택하여 사용됩니다.

결론

군집화는 데이터 속성에 따라 유사한 그룹을 찾고, 비슷한 특징을 가진 데이터를 발견하는데 사용됩니다. 다양한 군집화 알고리즘을 이용하여 데이터를 분석하고 그룹화할 수 있어, 효과적인 데이터 분석 및 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.

참고 문헌:

1. Jain, A. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651-666.
2. Han, J., & Kamber, M. (2006). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.